Автомобиль на основе нейронных сетей

19 отличных бесплатных нейросетей

К 2019 году искусственные нейронные сети стали чем-то большим, чем просто забавная технология, о которой слышали только гики. Да, среди обычных людей мало кто понимает что из себя представляют нейросети и как они работают, но проверить действие подобных систем на практике может каждый – и для этого не нужно становиться сотрудником Google или Facebook. Сегодня в Интернете существуют десятки бесплатных проектов, иллюстрирующих те или иные возможности современных ИНС, о самых интересных из них мы и поговорим.

Из 2D в 3D

На этом сервисе вы сможете вдохнуть новую жизнь в свои старые фотографии, сделав их объемными. Весь процесс занимает меньше минуты, необходимо загрузить изображение и через несколько секунд получить 3D-модель, которую можно покрутить и рассмотреть во всех деталях. Впрочем, есть два нюанса — во-первых, фотография, должна быть портретной (для лучшего понимания требований на главной странице сайта представлены наиболее удачные образцы снимков, которые ранее загружали другие пользователи; во-вторых, детализация получаемой модельки зачастую оставляет желать лучшего, особенно, если фотография в низком разрешении. Однако авторы разрешают не только ознакомиться с результатом в окне браузера, но и скачать получившийся файл в формате obj к себе на компьютер, чтобы затем самостоятельно его доработать.

Нейминг брендов

Придумали крутую идею для стартапа, но не можете определиться с именем для будущей компании? Достаточно вбить несколько ключевых слов, задать длину названия в символах и готово! В общем, больше не нужно искать на фрилансе людей, которые будут решать такой личный вопрос, как наименование дела всей вашей жизни.

Выбор досуга

Пересмотрели все интересные вам фильмы, прочли все достойные книги и не знаете чем занять вечер? Система рекомендаций от специалиста по искусственному интеллекту Марека Грибни расскажет как увлекательно и с пользой провести свободное время. Для корректной работы сервиса вас сперва попросят указать ваши любимые произведения в кинематографе, литературе, музыке или живописи.

Рай для искусствоведа

Google специально для поклонников современного (и не только) искусства запустила проект Google Arts & Culture, в котором можно подобрать произведения по вашему вкусу как от малоизвестных, так и от малоизвестных авторов. Большая часть контента здесь на английском, но если вы не дружите с языками, можно воспользоваться встроенным переводчиком.

Озвучивание картинок

Японская студия Qosmo разработала очень необычную нейросеть Imaginary Soundscape, которая воспроизводит звук, соответствующий тому или иному изображению. В качестве источника информации вы можете указать ссылку на любую картинку в Интернете, загрузить свой файл либо выбрать случайную локацию на Google Maps.

Не умеешь рисовать – тогда тебе к нам!

Если вы пробовали использовать рукописный ввод на своем смартфоне, эта нейросеть покажется вам до боли знакомой: она превращает любые каракули в аккуратные 2D-рисунки.

Генерация людей

Thispersondoesnotexist – это один самых известных AI-проектов. Нейросеть, созданная сотрудником Uber Филиппом Ваном, выдает случайное изображение несуществующего человека при каждом обновлении страницы.

Генерация… котов

Тот же автор разработал аналогичный сайт, генерирующий изображения несуществующих котов.

Быстрое удаление фона

Часто ли вам приходится тратить драгоценное время на удаление бэкграунда с фотографий? Даже если регулярно такой необходимости не возникает, следует на всякий случай знать о возможности быстрого удаления фона с помощью удобного онлайн-инструмента.

Написать стихотворение

Компания ‘Яндекс’, известная своей любовью к запуску необычных русскоязычных сервисов, имеет в своем портфолио сайт, где искусственный интеллект составляет рандомные стихотворения из заголовков новостей и поисковых запросов.

Окрашивание черно-белых фотографий

Colorize – это также российская нейросеть, возвращающая цвета старым черно-белым снимкам. В бесплатной версии доступно 50 фотографий, если вам нужно больше, можете приобрести платный аккаунт с лимитом в десять тысяч изображений.

Апскейлинг фото

Лет 10-15 назад камеры мобильных устройств не отличались высоким разрешением, и слабый сенсор в телефоне никак не мог справиться с детализированной картиной окружающего мира. Теперь же, если вы захотите повысить разрешение своих старых фотографий, это можно сделать на сервисах вроде Bigjpg и Let’s Enhance, которые позволяют увеличить размер изображения без потери в качестве.

Чтение текста голосом знаменитостей

Благодаря высоким технологиям, сегодня у вас есть возможность озвучить любую фразу голосом самых известных в мире людей. Все просто: пишите текст и выбираете человека (среди последних — Дональд Трамп, Тейлор Свифт, Марк Цукерберг, Канье Уэст, Морган Фриман, Сэмюель Л Джексон и другие).

Описание фотографий

Казалось бы, искусственный интеллект должен быть способен без труда описать любую, даже самую сложную картинку. Но это вовсе не так, обучить ИИ распознавать отдельные образы действительно относительно просто, а вот заставить компьютер понимать общую картину происходящего на изображении, очень сложная задача. У Microsoft получилось с ней справиться, и ее CaptionBot без труда скажет, что вы ему показываете.

Читайте также:  Автосервисы в хабаровске с диагностика автомобилей

Музыкальная шкатулка

Напоследок расскажем о целой пачке нейросетей от Google, первая из них – Infinite Drum Machine. Открыв страницу приложения, вы увидите своеобразную карту, на которой находятся самые разнообразные звуки. С помощью круглых манипуляторов можно изменять сочетание элементов, если получившийся набор покажется вам бессмысленным, нажмите кнопку Play в нижней части экрана и звуковая картина сложится сама собой.

Птичий хор

Если предыдущий сервис может оказаться полезным для, например, диджеев или обычных музыкантов, то польза от управления голосами десятков тысяч певчих птиц довольно сомнительна. Кстати, коллекция звуков для Bird Sounds собиралась орнитологами со всего мира на протяжении нескольких десятилетий.

Виртуальный пианист

В A. I. Duet пользователю предлагается сыграть какую-нибудь мелодию на пианино, а искусственный интеллект попробует самостоятельно закончить композицию, подобрав наиболее логичное и гармоничное продолжение.

Распознавание рисунков

Еще во время первых экспериментов с нейросетями в середине прошлого века основной задачей машинного обучения было распознавание визуальных образов. Спустя десятки лет эта технология выбралась из лабораторий и доступна всем желающим: на сайте quickdraw.withgoogle.com/ вам предложат быстро рисовать простые наброски определенных предметов, при этом ИИ будет все время комментировать происходящее на экране синтезированной речью.

Объяснение логики машинного обучения

Проект Visualizing High-Dimensional Space (“Визуализация многомерного пространства”) создавался для того, чтобы объяснить простым людям и начинающим разработчикам, как работают нейросети. Когда ИИ, оперируя большими базами данных, получает информацию (например, вашу фотографию, введенную фразу или только что нарисованное изображение), он сравнивает входящие данные с теми, что у него уже есть. VHDS наглядно демонстрирует корреляцию одного лишь выбранного вами слова с миллионами аналогичных понятий.

Источник

Диагностика автомобильного двигателя на основе нейронной сети

Рубрика: Технические науки

Дата публикации: 02.07.2019 2019-07-02

Статья просмотрена: 306 раз

Библиографическое описание:

Нгуен, Минь Тиен. Диагностика автомобильного двигателя на основе нейронной сети / Минь Тиен Нгуен. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2019. — № 26 (264). — С. 76-81. — URL: https://moluch.ru/archive/264/61089/ (дата обращения: 19.03.2021).

Рассмотрен метод определения технического состояния автомобильной двигателя, использующий технологии искусственного интеллекта и основанный на применении нейронечетких сетей. Отмечено, что данный метод должен содержать четыре основных этапа. Показана структура системы диагностирования, реализующей данный метод. Приведен пример идентификации неисправностей в системе управления механической коробки передач.

Ключевые слова: нейронечеткая сеть, механическая коробка передач, диагностирование.

Двигатель — одна из наиболее нагруженных систем военных машин, работающая в сложных эксплуатационных условиях Вьетнама, поэтому для него очень высока вероятность поломок. В этой статье автор предлагает методики диагностирования МКП на основе интеллектуальных искусственных технологий.

Сущность метода заключается в анализе причин возникновения переходных режимов работы механизмов бротанковой техники, основанном на оценке соотношений между изменениями параметров векторов входа Х и выхода Y некоторой системы.

Основная часть

Нейронечеткая сеть идентифицирует конкретные неисправности объекта при условии, что она была предварительно обучена распознавать тот или иной отказ либо неисправность. Для обучения используются классические математические принципы обучения нейронных или нейронечетких сетей. Метод содержит несколько этапов.

Этап 1. Сбор экспертной информации по отказам и неисправностям и формирование базы знаний. На данном этапе на основе экспериментальных данных, заключений экспертов и посредством других достоверных источников информации формируется база знаний. Она представляет собой совокупность обучающих выборок, характеризующих признаки и проявления неисправностей; эти выборки в дальнейшем подаются на вход нейронечеткой сети.

Итак, ставится задача определения технического состояния элементов механической коробки передачи военных машин, который эксплуатируется в условиях Вьетнама. Исходная информация о функционировании МКП, поведении ее параметров, возможных неисправностях и причинах их возникновения формируется в виде экспертной базы знаний на основе достоверных данных, полученных от различных источников. В качестве дополнительных источников формирования базы знаний могут служить результаты экспериментальных исследований в стендовых условиях и в процессе ходовых испытаний, а также статистические данные по отказам.

Сформированная база знаний используется при обучении нейронечетких сетей для распознавания неисправностей. Количество продукционных правил подобной базы знаний составляет несколько десятков для описания технического состояния отдельного механизма или несколько сотен для машины в целом.

Этап 2. Создание нейронечеткой модели. Нейронечеткая модель образуется на математической основе теории нейронных сетей и средств нечеткой логики (рис. 3). Входами сети служат информационные переменные X (диагностические параметры), описанные функциями принадлежности (N — число информационных переменных, M — лингвистических переменных по каждому параметру). В качестве выхода сети — вектора Yi — выступают различные критерии, определяющие показатели эффективности, качества и безопасности функционирования МКП (коэффицент передаточного числа, вибрации, пульсации давления, утечки и т. д.).

Рис. 1. Нейронечеткая сеть

Для преобразования четких сигналов в нечеткий вид диагностические параметры фаззифицируются. Каждый из диагностических параметров описывается несколькими (тремя-пятью) термами лингвистической переменной. Как правило, для этих целей используются треугольные или гауссовские функции принадлежности.

Для нейронечеткого моделирования используют специализированное программное обеспечение (например, программу Fuzzy Logic Toolbox программного обеспечения MATLAB 7.0). Аппроксимирующая модель включает в себя программу с расширением *.fis, основанную на представлении входных параметров базы нечетких правил нечеткими переменными, и программы формирования тестирующих и обучающих данных *.m на основании реальных процессов функционирования МКП. При использовании модели в режиме реального времени исходные данные об изменении параметров МКП поступают от регистратора — микропроцессора или бортового компьютера.

Читайте также:  Автоплюс подержанные автомобили отзывы

Структура адаптивной нейронечеткой сети ANFIS, аппроксимирующей выход диагностической системы, показана на рис. 4. При этом число входов сети равно количеству используемых диагностических параметров.

Рис. 2. Структура модели ANFIS

Этап 3. Обучение нейронечеткой сети. При обучении сети на ее вход подают совокупность пар обучающих выборок, характеризующих сочетание диагностических параметров для разных видов технического состояния механизмов МKП. Значение, получаемое на выходе сети, соответствующим образом интерпретируется.

Рис. 3. Адаптивная нейронечеткая сеть ANFIS

Время обучения модели, приведенной на рис. 4, с использованием компьютера с операционной системой Windows XP Professional и установленной вычислительной системой MATLAB 7.0 составляет всего 10 с. Результат обучения сети был достигнут в течение 10 эпох.

Этап 4. Нейронечеткая идентификация и вывод заключения. Этот этап является заключительным в процессе определения технического состояния элементов МКП.

При этом для получения технического диагноза используют обученную нейронечеткую сеть, а на вход сети поставляется информация о параметрах, характеризующих реальные процессы в МКП. Для удобства пользователя диагностической системы числовая информация, получаемая на выходе сети, подвергается дополнительной интерпретации и выдается, к примеру, в вербальном виде (лингвистической форме).

Здесь используются специальные окна интерпретатора, в котором информация экспертной системы о техническом состоянии механизмов МКП для выбранного режима функционирования выводится в визуально-вербальном виде. В окне просмотра экспертной системы просматривают графическую информацию о поведении параметров на режиме управления или режиме диагностирования. В специальных строках выводятся разные сообщения: виды и наименования диагностических параметров, их текущие значения, предупреждения о возникновении нештатных ситуаций либо достижении параметров критических значений и др.

Элементы интерфейса экспертной системы могут быть достаточно легко изменены в соответствии с пожеланиями пользователя. Экспертная система для диагностирования МКП, реализующая созданный метод, сопровождается программным обеспечением, разработанным на современных языках программирования с привлечением средств визуальной разработки.

Предложенный метод обеспечивает получение расширенной достоверной базы знаний, быстроту обработки информации, точность получаемого технического диагноза и возможность оперативного определения технического состояния МКП в режиме реального времени.

Преимущества предложенного метода заключаются в следующем:

– возможность использования расширенной достоверной базы знаний;

– высокая скорость обработки информации;

– большая точность технического диагноза;

– возможность оперативного диагностирования в режиме реального времени;

– удобство нормативного диагностирования на специализированных постах, станциях техобслуживания, на горно-обогатительных предприятиях и т. д.

Входные ивыходные значения системы

Источник

Содержание

Содержание

Человеческий мозг — восхитительное устройство. Он вдохновляет современных исследователей, которые создают искусственные нейроны, словно ученики скульптора, копирующие бюст Сократа. И результат тому — искусственная нейронная сеть (ИНС), одно из самых обсуждаемых явлений современности.

Почему нейронная, почему сеть

Глубокое понимание нейросетей предполагает, что вы в курсе понятий математическая функция, перцептрон и матрица весов. Мы же предлагаем поговорить про это явление на общечеловеческом языке, чтобы всем было понятно.

Искусственная нейронная сеть неспроста получила такое название, ссылаясь к работе нейронов головного мозга. Под нейросетью понимается система вычислительных единиц — искусственных нейронов, функционирующих подобно нейронам мозга живых существ. Как и биологические, искусственные нейроны получают и обрабатывают информацию, после чего передают ее дальше. Взаимодействуя друг с другом, нейроны решают сложные задачи.Среди них:

Нейронная сеть воспроизводит психические процессы, например, речь, распознавание образов, творческий выбор, мышление. Те области, которые еще вчера мыслились нами как возможности исключительно человеческого разума, становятся доступными искусственному интеллекту. Другое преимущество нейросетей перед традиционным ПО — возможность обучаться. Нейронные сети апгрейдятся на основе поступающих данных о мире людей, опыта и ошибок. И, надо сказать, они уже здорово эволюционировали.

Кому это выгодно

Термин «нейронная сеть» появился еще в 1943 году, но популярность эта технология обрела только в последние годы: посредством магазинов приложений стало распространяться ПО, созданное при помощи нейросетей, в колонках новостей запестрели заголовки о фантастических возможностях искусственного интеллекта. Сегодня нейронные сети используются во множестве сфер.

Нейросети для развлечений

Нейросети знают многое о человеческих лицах: по фотографии они могут определить возраст, пол, настроение, спрогнозировать, как лицо будет выглядеть в старости, анимировать статическое изображение, заставив Барака Обаму говорить то, что он не говорил, и оживить знаменитую Мону Лизу. По фотографии теперь можно найти человека, а китайские нейросети Megvii даже ищут собак по изображению носа. Причем ИНС работает не только с изображениями, но и со звуком. Массачусетский технологический институт недавно представил нейросеть (Speech2Face), определяющую национальность, пол и возраст человека по голосу.

Звучит впечатляюще и пугающе. Конечно, мы можем развлекаться, играя со своей фотографией, но только представьте, какой отнюдь не развлекательный потенциал у этой технологии. Уже сейчас можно найти любого человека по фото, создать реалистичные несуществующие лица для рекламы, модельного бизнеса или кино, заставить статичные изображения говорить и двигаться. Нетрудно представить, что нейросети скоро станут целой индустрией.

Нейросети на службе правительства

Нейросети способны помогать правоохранительным органам искать преступников, бороться с наркобизнесом и терроризмом, быстро находить в интернете противозаконный контент. Как и при использовании камер наблюдения, здесь есть свои сложности, ведь нейросети можно применять как для поиска пропавших детей в отряде «Лиза Алерт», так и для ужесточения контроля над населением.

Уже есть несколько примеров проектов внедрения искусственных нейронных сетей в России. В ГИБДД хотят научить нейросеть обнаруживать факт кражи автомобильных номеров. По изображению автомобиля ИНС сможет установить, соответствует ли машина своему номеру. Это поможет своевременно выявлять подделку или кражу номеров. Руководитель Департамента транспорта Москвы Максим Ликсутов подтвердил, что данная программа сейчас проходит тестирование.

Читайте также:  Автомобиль с несколькими аккумуляторами

Еще один пример возможностей нейросетей в распознавании изображений – эксперимент Департамента информационных технологий Москвы по созданию сервиса для передачи показаний приборов учета воды. Возможно, вскоре нам не придется вводить показания вручную, достаточно будет лишь сфотографировать свой счетчик, а нейросеть сама распознает цифры с изображения.

Нейросети и бизнес

Нейросети — настоящий подарок для бизнеса и горе для работников. Мы живем в эпоху, когда данные имеют огромную ценность. Поверьте, мировые корпорации уже проанализировали ваш профиль в соцсетях и предоставляют вам персонализированную рекламу. Только представьте, что способности сетей искусственных нейронов к анализу и обобщению можно использовать для получения еще большего массива знаний о потребителях. Например, в 2019 году компания McDonald’s наняла специалистов по разработке нейросетей для создания индивидуальной рекламы. Потом не удивляйтесь, откуда бизнес знает о том, какую еду, одежду и косметику вы предпочитаете.

В банковской сфере нейросети уже применяются для анализа кредитной истории клиентов и принятия решений о выдаче кредита. Так, в 2018 году «Сбербанк» уволил 14 тысяч сотрудников, которых заменила «Интеллектуальная система управления» на основе нейросети. Вместо людей рутинные операции теперь выполняет обучаемый искусственный интеллект. По словам Германа Грефа, подготовку исковых заявлений нейросети проводят лучше штатных юристов. Также финансисты обращаются к прогностическим способностям искусственного интеллекта для работы с плохо предсказуемыми биржевыми индексами.

Нейросети в сфере искусства

Что будет, если нейросеть познакомить с шедеврами мировой живописи и предложить написать картину? Будет новое произведение искусства. Предложите нейросети сочинения Баха, и она придумает похожую мелодию, книги Джоан Роулинг – она напишет книгу «Гарри Поттер и портрет того, что похоже на большую кучу золы». Книга «День, когда Компьютер написал роман», созданная японской нейросетью, даже получила премию HoshiShinichiLiteraryAward.

Специалисты компании OpenAI заявляют, что их программа по созданию текстов пишет любые тексты без человеческого вмешательства. Тексты за авторством нейросети не отличаются от тех, что написаны человеком. Однако в общественный доступ программа не попала, авторы опасаются, что ее будут использовать для создания фейк-ньюс.

В 2018 году на аукционе «Сотбис» за полмиллиона долларов был продан необыкновенный лот: «Эдмонд де Белами, из семьи де Белами. Состязательная нейронная сеть, печать на холсте, 2018. Подписана функцией потерь модели GAN чернилами издателем, из серии одиннадцати уникальных изображений, опубликованных Obvious Art, Париж, в оригинальной позолоченной деревянной раме». Робби Баррат, художник и программист, научил нейросети живописи настолько, что теперь она уходит с молотка как шедевры искусства.

Появились нейросети-композиторы и даже сценаристы. Уже снят короткометражный фильм по сценарию, написанному искусственным интеллектом («Sunspring») — вышло бессмысленно и беспощадно, как заправский артхаус. Тем временем нейросеть от Яндекса произвела на свет пьесу для симфонического оркестра с альтом и альбом «Нейронная оборона» в стиле группы «Гражданская оборона», а позже начала писать музыку в стиле известных исполнителей, например группы Nirvana. А нейросеть под названием Dadabots имеет свой канал на YouTube, где генерируется deathmetal музыка.

Удивительно, как органично нейросети вписались в мир современного искусства. Получим ли мы робота-Толстого через пару лет? Сможет ли нейросеть постигнуть все глубины человеческих проблем и чувств, чтобы творить не компиляцию, а настоящее искусство? Пока эти вопросы остаются открытыми.

Нейросети в медицине

Нейросети уже помогают улучшить качество диагностики различных заболеваний. Анализируя данные пациентов, искусственный интеллект способен выявлять риск развития сердечно-сосудистых заболеваний, об этом заявляют ученые Ноттингемского университета. По данным исследования, обученная нейросеть прогнозирует вероятность инсульта точнее, чем обычный врач по общепринятой шкале.

В открытом доступе появились даже приложения для диагностики на основе нейросетей, например SkinVision, которое работает с фотографиями родинок и определяет доброкачественность или злокачественность вашего невуса. Точность приложения — 83 %.

Скайнет готовится к атаке?

Все ли так оптимистично в применении нейросетей? Есть ли сценарии, при которых эта технология может нанести вред человечеству? Вот несколько самых актуальных проблем на сегодняшний день.

Безработица. Уже сейчас в сети можно встретить немало тестов а-ля «заменят ли роботы и нейросети вашу профессию». С одной стороны, забавно, с другой — пугающе. Нейросети способны оставить без работы дизайнеров, художников, моделей, копирайтеров, административных служащих среднего звена — и это только малый перечень того, где искусственный интеллект показывает сейчас вполне впечатляющие результаты.

Выводы и прогнозы

Нейросети стремятся сделать мир более персонализированным: каждому из нас будут предлагаться блюда, музыка, фильмы и литература по вкусу. В сериалах мы сможем выбирать развитие сюжета, кстати, Netflix уже экспериментирует с такими решениями.

Так как искусственный интеллект уже начал выполнять человеческие задачи, миллионы квалифицированных специалистов могут постепенно лишаться рабочих мест. Работодателю будет проще запустить нейросеть, чем нанимать человека. По тонкому замечанию Антона Балакирева, руководителя интернет-портала Robo-sapiens.ru, нейросети не уходят на пенсию, не страдают алкоголизмом и депрессией. Идеальный работник.

Однако искусственный интеллект по-прежнему не может заменить человеческий мозг. В вопросах ответственности, норм морали и нравственности, а также критических систем безопасности нам не следует доверять нейросети безраздельно, пусть она и умнее нас. Доверяй, но проверяй.

Источник

Ответы на популярные вопросы